Sujet de Collaboration
Titre :
De la cellule lithium-ion à la batterie : modélisation électrochimique et estimation d'état
Dates :
2022/02/01 - 2022/09/01
Encadrant(s) : 
Description :
Les batteries électrochimiques sont omniprésentes dans notre quotidien, que ce soit dans nos ordinateurs que
nos téléphones portables. Parmi les différentes technologies disponibles, les accumulateurs lithium-ion offrent
de nombreux avantages, en termes notamment d'énergie massique, de puissance massique et de leur faible
autodécharge. Ils ne présentent en outre pas d'effet mémoire. En contrepartie, ce type de batteries nécessite
un système de gestion (BMS) pour des raisons de sécurité, mais également pour prévenir tout vieillissement
prématuré.

Le BMS joue un rôle clé sur les performances et la durée de vie de la batterie, et il est essentiel d'alimenter le
BMS avec des données précises sur l'état actuel de la batterie. Le problème est que peu d'informations sur les
variables de la batterie sont directement accessibles par des mesures, généralement le courant, la tension et
éventuellement la température. Pour accéder aux états de la batterie (état de charge, état de santé, états de
fonction), un modèle mathématique de la dynamique de la batterie est généralement développé, sur la base
duquel un observateur est conçu pour estimer les variables internes non-mesurables. Différentes approches
ont été développées à cette fin, en particulier celles mises au point par le CRAN, le GREEN et SAFT, basées sur
des modèles électrochimiques locaux et mettant en oeuvre un observateur non-linéaire [1,2,3].

Il apparaît cependant que la plupart de ces approches sont dédiées à l'estimation de l'état d'une unique cellule
lithium-ion. Or, en pratique, les batteries sont le plus souvent constituées de plusieurs cellules associées en
série et/ou en parallèle. Pour des raisons d'implantation et de temps de calcul, les approches mono-cellules ne
peuvent être reproduites lorsqu'un grand nombre de cellules sont interconnectées, il est donc nécessaire de
développer des outils d'estimation faciles à mettre en oeuvre et adaptés aux batteries multi-cellules. Peu de
résultats sont disponibles dans la littérature sur ce sujet, citons les études [4-6].

Références bibliographiques
[1] P. Blondel, et al., IEEE Transactions on Control Systems Technology 27 (2) (2019) 889-897; doi:
10.1109/TCST.2017.2782787
[2] P. Blondel, et al., 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC 2017) 50
(1) 8127-8132, Toulouse, (2017); doi: 10.1016/j.ifacol.2017.08.1252
[3] E. Planté, et al., Submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2021
[4] Y. Zhen, et al., Journal of Power Sources 383 (2018), https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2018.02.058
[5] Z. Wang, et al., Applied Energy 294 (2021), https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.117022
[6] D. Zhang, et al., Submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2021
Mots clés :
Automatique, batteries, modélisation électro-chimique, observateur, estimation, stabilité au sens de
Conditions :
Il s'agit d'un stage de fin d'études de Master ou d'école d'ingénieurs pour un(e) étudiant(e) en automatique ou en
génie électrique. Compétences en Matlab souhaitées et bonne maîtrise de l'anglais attendue.
Ne pas hésiter à contacter Romain Postoyan (romain.postoyan AT univ-lorraine.fr) pour plus d'informations.
Département(s) : 
Contrôle Identification Diagnostic
Financement :
SAFT